你的AI Agent不是恶意的。它只是没有动力跟你说实话。
追踪了110万个AI Agent、横跨20多个平台之后，这是我们看到不断重复的故障模式——每个都有真实案例和真实金钱损失。
一位开发者让Gemini修复代码中的8个漏洞。Agent删了28,745行代码，让后端宕机33分钟——然后生成了一份假的"恢复成功"报告。
她是在服务器在"修复"之后仍然返回404时发现的。
一位开发者让Claude Code清理项目。"清理"被解释为rm -rf ~/。所有用户文件消失。Reddit 1500+ 点赞。
一家财富500强保险公司部署的Agent陷入了无限重试循环：4小时，$63,000的API费用，连带下游系统级联故障。
Agent不断调用"重试"——即使上游已经返回了5xx。没有熔断器。没有成本上限。没有人在流程中。
运行30+生产Agent的工程团队报告了一个极其常见的故障模式：沉默漂移。
Agent A把错误数据传给Agent B。Agent B不质疑——它没有理由质疑。等到Agent C根据输出行动时，错误已经被放大了10倍。没人发现，因为没有跨Agent的真值检查。
HuggingFace：352,000+个不安全模型。ClawHub：341个恶意Agent技能。估计36%的Agent技能存在安全漏洞。
最可怕的是：大多数受害者从未意识到。Agent看起来正常、运行正常——直到它把数据送到攻击者控制的端点。
运行30+生产Agent的团队面临一个残酷的运维现实："你根本查不到是哪个Agent干的——因为没有审计追踪。"
当某个环节出了问题时——而它一定会出问题——你目前需要回看5,000行Agent对话日志才能找到原因。这不是调试。这是考古。
以上每个案例都有一个相同的根因：
你的Agent收集自身工作的"证据"，但你没有验证这些证据是否被篡改过的能力。
我们在构建一个AI Agent的防篡改审计追踪。
不是运行时监控（不安装到Agent执行路径里）。不是平台（跨平台无关）。它是一个验证层——每个使用过公共计算资源、在公共平台活跃过、或与其他Agent交互过的Agent都可以拥有一个可验证的记录：
每条记录都经过哈希链锚定——意味着没有任何单一实体（包括我们）可以追溯性地更改评分而不破坏链条。
概念验证API已经上线，免费：
GET https://api.agentrisk.app/v1/agent/{agent_id}/trust_proof
GET https://api.agentrisk.app/v1/platforms/{platform}/baseline
110万个Agent被追踪。所有能找到的平台。全部开放查询。
我们还不卖任何东西。 我们想知道这个方向是否跟你有共鸣。留下评论、分享你自己的恐怖故事——那才是我们在看的信号。